Ласковый убийца: как big data нещадно меняет медиапланирование
22 Фев 2018, 07:51

Ласковый убийца: как big data нещадно меняет медиапланирование

Настя Байдаченко, Chief Transformation Officer, и Мила Крутченко, Chief Digital Officer razom communications, о новом подходе к использованию данных и сегментированию привычных целевых

Big data постепенно вытесняет классику медиапланирования. На смену приходят новые подходы по сегментированию целевой аудитории, планированию и таргетированию. Какими технологическими инструментами для анализа массивов данных располагает big data – читайте в авторской колонке от Насти Байдаченко, Chief Transformation Officer, и Милы Крутченко, Chief Digital Officer razom communications.

Marketing Media Review
Печатное издание MMR — лучший офлайн-канал украинского маркетолога. Обновленный сайт MMR.ua — быстрорастущий проект с исключительной аудиторией профессионалов

Десятилетиями традиционное медиапланирование держалось на балансе аффинити и стоимости контакта. Пушки палили по воробьям. Напалмом жгли там, где достаточно спички. Постанализ показывал не только построенный охват по целевой аудитории, но и безжалостно и беспощадно охваченные ненужным сообщением другие аудитории, ласково называемые бывалыми планерами «shadow TA». Тот печальный факт, что охват теневой аудитории в людях оказывался часто больше, чем нужной, – исторически предпочитали умалчивать. 

Интернет-таргетинги несколько повысили эффективность попадания в нужную целевую аудиторию: в социальных сетях пол и возраст стал чем-то скорее определенным, чем неопределенным, иногда получалось с геотаргетингом и геолокацией. Заинтересованных в товаре или услуге можно было добить ремаркетингом Google. Интересы все еще не работали достойно, о попадании в сложные поведенческие сегменты или даже психотипы мечтать было рановато. В тоже время клиентские брифы стали запрашивать все более сложные целевые, давно забыты мужчины и женщины определенного возраста с доходом выше среднего, в задачах агентствам появились психотипы или сложные поведенческие сегменты.

Нова економічна реальність: які тренди визначатимуть ринок у 2025 – досвід TERWIN, Arcelor Mittal, Kvertus, BRAVE1, Starlight media, ГК «Молочний альянс» та 40 провідних управлінців та державних діячів.

11 квітня на Business Wisdom Summit дізнайтеся, як розширювати партнерства, зміцнювати довіру до бренду та виходити на міжнародні ринки. Реальні стратегії та досвід компаній, які вже зробили цей крок.

Забронювати участь

Исследования перестали точно отвечать на вопрос: где поймать именно эту замысловатую целевую аудиторию

Настя Байдаченко
Chief Operating Officer razom communications

В лучшем случае при пересечении нескольких полей исследования и наложении индустриальной индульгенции – экспертной оценки – можно было даже не попасть в целевую, а лишь приблизительно идентифицировать возможные места обитания. Постотчеты все также показывали уже знакомых нам мужчин или женщин без запрашиваемых особенностей. В предложениях появился слайд «ЦА для медиапланирования». 

До последнего времени социальные сети, история поиска и предпочтений оставались ящиком Пандоры. Пользователи много личной информации оставляли осознанно, но в разы больше неосознанно. Ведь чекин на Мальдивах или в Венской опере рассказывает гораздо больше, чем пол, возраст, место работы или учебы. Побеждает тот, кто умеет эту информацию извлечь, структурировать, проанализировать и использовать.

Разумеется, объем операций подобного рода может выполняться только программой. В результате каждая типичная целевая a la «женщины 20–45, доход средний+» структурируется в 5–15 сегментов с определенным психотипом, характеристиками и поведенческими привычками. Более того, каждый пациент (целевая) получает уникальную формулу настроек рекламной кампании, по которой можно достичь только ее, а также выводы по работающим и неработающим креативам. 

Несомненно, такая персонификация не всегда нужна. Если вы продаете молоко или стиральный порошок – жгите ТВ напалмом и дальше. Но если у вас линейка пивных брендов, косметика, фарма или сложные услуги – добро пожаловать к нам, в мир, где Big Data перестали быть семью буквами латиницей, а стали реально работающим инструментом эффективной коммуникации. Например, вы ритейлер дорогой одежды. Целевая аудитория, с одной стороны, специфическая (очень обеспеченная), с другой – разная (у каждого бренда и даже отдельного товара свой покупатель).

Если вы продаете молоко или стиральный порошок – жгите ТВ напалмом и дальше

Мила Крутченко
Chief Digital Officer razom communications

Один товар покупает бизнесвумен, чтобы соответствовать месту работы или занимаемой позиции, другой – к примеру, креативщики и гики, чтобы соответствовать последним трендам своего окружения и производить должное впечатление. И оба эти товара продаются в одном и том же магазине. Показ гику бизнес-костюма, а бизнесвумен – хипстерской одежды, очевидно, будет иметь нулевые конверсии. Показ усредненной рекламы каждому из них будет иметь низкие конверсии (невозможно придумать одну рекламу, которая достаточно сильно зацепит каждого из этих покупателей). А вот показ каждому из них своего товара будет иметь высокие конверсии. 

По опыту проведенных кампаний, конверсии (от показа к покупке) возрастают до 10 раз. И такой рост конверсий с лихвой перекрывает затраты на выделение потребительских сегментов и создание отдельных креативных материалов для каждой аудитории. Этот же подход можно применить, если вам нужно выиграть выборы, а у каждой целевой аудитории своя боль и свои потребности.

Читайте также: Мила Крутченко предложила четыре способа, как бренду произвести положительное впечатление на потребителя.

Сегодня на помощь планеру приходит оттестированный инструмент работы с данными – AI Powered Analytics. С помощью данного сервиса мы знаем из Facebook информацию о том, чем человек интересуется, где бывает, как часто, его психотип, уровень дохода, о чем пишет, кого читает (и, что важно, агентов влияния), что изображено на его фотографиях и, что самое интересное, как воспринимает информацию и на что именно в ней реагирует.

Зная всю эту информацию, мы можем легко создать аудиторию бизнесвумен Киева, которые готовы покупать деловые костюмы в дорогом магазине. Теперь, в отличие от стандартных подходов, мы не просто описываем некоего абстрактного представителя целевой аудитории, а знаем (!) поименный список всех людей, которые к ней принадлежат, и огромное количество информации про каждого из них. Наша технология взаимодействия включает 3 этапа: 

1) детальный анализ аудитории и разбивка ее на однородные сегменты, каждому из которых в дальнейшем будет показана своя реклама; 

2) автоматическое создание оптимального креатива для каждого из сегментов; 

3) создание максимально точного таргетинга на каждый из сегментов.

А также инструмент предполагает сотрудничество с Google (+YouTube): технология позволяет анализировать людей в Facebook и включать на них рекламу не только в этой социальной сети, но и в Google. Во многих случаях таргетинг по ключевым словам/тематикам в Google не позволяет попасть в целевую аудиторию – данная технология решает эту проблему, повышая конверсии в среднем в 3–5 раз. Например, в случае другого магазина одежды стоимость целевого действия была снижена в 3,2 раза, а после применения smart-таргетинга концентрация целевой была в 3,6 раза выше.

Охват

Доля ЦА, % 

Размер ЦА

Стоимость целевого действия

Базовый таргетинг

660 000 чел. (женщины от 18 до 44, Киев)

5 %

33 000

320 UAH

Наш таргетинг

180 000

18 %

32 400

100 UAH

Читайте также: откуда взялся Роб Нобл, почему решил инвестировать в рекламный рынок Украины и чего ожидать от razom communications.

Второй пример того, как создать и охватить аудиторию потенциальных покупателей электрокаров в Google. Размер целевой, которая гуглит электрокары, невелик и покрывает лишь небольшой % от всей целевой аудитории этого транспортного средства, а широкий таргетинг слабо эффективен, ведь потенциально купить электрокар готовы лишь около 5 % автолюбителей. AI Powered Analytics позволяет по-новому подойти к решению проблемы: 

1) найти в Facebook людей, которые явно проявили интерес к электрокарам, и при этом имеют достаточный уровень дохода и дополнительные интересы в технологиях; 

2) расширить аудиторию и найти всех, кто максимально похож на начальную целевую аудиторию, таким образом сформировав аудиторию потенциальных покупателей; 

3) передать информацию об этих людях из Facebook в Google и добавить к этой аудитории людей, которые не зарегистрированы в Facebook, но максимально похожи на начальную аудиторию по своему поведению в Google. 

Таким образом будет сформирована аудитория всех потенциальных покупателей электромобилей в Google. Важно отметить, что наша аудитория была значительно меньше аудитории автолюбителей, но при этом имела идентичное количество максимально целевых людей, то есть наш подход отсек только нецелевые контакты, а стоимость целевого действия с помощью нашего таргетинга была снижена в 4 раза.

Новый подход к использованию данных и сегментированию привычных целевых обходится дороже, чем классическое «условно бесплатное» медиапланирование, но в случаях, когда персонификация нужна, он и окупается гораздо быстрее, так как стоимость конверсии оказывается в разы ниже. Несомненно, что со временем подход к планированию и таргетированию, основанный на анализе больших массивов данных, мягко вытеснит классику планирования: аффинити, стоимость контакта и бесконечные выгрузки из индустриальных исследований.

Расскажите друзьям про новость